https://github.com/lincolncosta/tese

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• Host: GitHub
• URL: https://github.com/lincolncosta/tese
• Owner: lincolncosta
• Created: 2022-05-01T04:49:46.000Z (over 2 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-03-20T18:56:58.000Z (8 months ago)
• Last Synced: 2024-10-12T05:52:24.458Z (about 1 month ago)
• Language: Jupyter Notebook
• Size: 199 MB
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  • Readme: README.md

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README

        
# MOBA's Oracle: a guideline for esports' win prediction

Geração do dataset

1. Acesse o site https://oracleselixir.com/tools/downloads e baixe o csv com as partidas do ano que será analisado.

2. Salve o arquivo na pasta data com o nome raw.csv.

3. Crie um arquivo crawler-input.csv na pasta data/crawler.

4. Execute o arquivo crawlers/event-crawler-input-cleaner.py. Ele preencherá o arquivo crawler-input.csv.

5. Busque cada uma das partidas do arquivo crawler-input.csv no site https://gol.gg e extraia o identificador delas (ex: o identificador é "44693" em https://gol.gg/game/stats/44693/page-game/), colocando-o na coluna "golId" da partida em questão nesse mesmo arquivo.

6. Crie um arquivo crawler-output-with-kills.csv

7. Execute o arquivo crawlers/event-dataset-crawler-with-kills.py Ele preencherá o arquivo crawler-output-with-kills.csv.

8. Crie um arquivo players_statistics-2023.csv

9. Execute o arquivo crawlers/statistics-dataset-crawler.py Ele preencherá o arquivo players_statistics-2023.csv.

10. Crie um arquivo unified-events-statistics-2023.csv

11. Execute o arquivo crawlers/unify-events-statistics-datasets.py Ele preencherá o arquivo unified-events-statistics-2023.csv.